本文關(guān)鍵詞：母胎心電信號(hào)的盲源分離研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,母胎心電信號(hào)對(duì)胎兒健康有著深遠(yuǎn)的意義。腹部電極法采集的心電信號(hào)往往是多源混合信號(hào),且包含強(qiáng)烈的肌膚噪聲、工頻干擾和非生物噪聲,胎兒心電在眾多強(qiáng)干擾信號(hào)下顯得十分微弱。該復(fù)雜環(huán)境下的提取算法一直困擾著許多國(guó)內(nèi)外學(xué)者,是信號(hào)處理領(lǐng)域的難點(diǎn)。因此,胎兒心電信號(hào)的提取可以作為強(qiáng)干擾環(huán)境下弱信號(hào)提取的一個(gè)典型�；讵�(dú)立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)的分離算法是對(duì)源信號(hào)獨(dú)立性逼近的算法,受強(qiáng)干擾信號(hào)的影響小,適用于胎兒心電提取的應(yīng)用研究,ICA算法直接對(duì)接收到的觀測(cè)信號(hào)處理,擁有良好的實(shí)時(shí)性和抗干擾能力,成為各國(guó)學(xué)者研究的熱點(diǎn)。 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)在統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立的特點(diǎn)是本文進(jìn)行獨(dú)立分量分析的基本前提。近年來,各國(guó)學(xué)者針對(duì)ICA框架模型,提出了許多優(yōu)秀的ICA算法。母胎心電信號(hào)的特點(diǎn)要求對(duì)應(yīng)的ICA算法有較高的分離精度、抗噪性能和實(shí)時(shí)性。 ICA算法從理論走向應(yīng)用,其應(yīng)用領(lǐng)域也在迅速擴(kuò)展。當(dāng)前,針對(duì)胎兒心電的ICA算法研究甚少,兼具高分離精度和良好抗噪性的ICA算法成為胎兒心電提取的研究熱點(diǎn)。 本文針對(duì)上述問題和研究背景,在前人的基礎(chǔ)上進(jìn)行了如下研究工作： 1.首先介紹了母胎心電信號(hào)的特點(diǎn),心電信號(hào)的噪聲來源,母體與胎兒心電信號(hào)的強(qiáng)度關(guān)系； 2.介紹了ICA算法的基本模型、數(shù)學(xué)理論,論述了ICA算法中目標(biāo)函數(shù)的主要優(yōu)化思想,包括極大化估計(jì)、極小化估計(jì)和非高斯性估計(jì)。并對(duì)這些思想進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析； 3.針對(duì)胎兒心電信號(hào)的提取特點(diǎn),眾多ICA算法中,重點(diǎn)選取二階累積量算法和高階累積量算法,詳細(xì)介紹了二階盲辨識(shí)算法(SOBI)和四階累積量的近似聯(lián)合對(duì)角化(JADE)算法,分析了各自算法的特點(diǎn)和算法結(jié)構(gòu)。對(duì)當(dāng)前單約束準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行修改,引入一種雙約束準(zhǔn)則的DC-JADE算法。該DC-JADE算法的目標(biāo)函數(shù)同時(shí)包含信息論中的極大化思想和極小化思想； 4.胎兒心電信號(hào)的提取實(shí)驗(yàn)時(shí),母胎心電混合信號(hào)來源于De Moor的病理心電數(shù)據(jù)庫,研究了二階盲辨識(shí)算法(SOBI)、四階累積量的近似聯(lián)合對(duì)角化(JADE)算法和DC-JADE算法對(duì)母胎心電信號(hào)的分離效果。選擇分離精度和抗噪性作為指標(biāo)進(jìn)行了討論。然后,將雙約束DC-JADE算法和SOBI算法、JADE算法進(jìn)行分離效果和抗噪性能的對(duì)比。選取典型的度量指標(biāo),對(duì)算法的性能進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DC-JADE算法不僅能夠提取出清晰的胎兒心電信號(hào),且相較于心電分離的其它算法擁有更優(yōu)秀的分離精度和抗噪性能,可作為強(qiáng)干擾環(huán)境下弱信號(hào)恢復(fù)的一個(gè)參考借鑒； 5.最后說明了本文研究的改進(jìn)空間和不足之處,介紹了未來可能的研究方向；
【關(guān)鍵詞】：母胎心電信號(hào) 盲源分離 獨(dú)立分量分析 DC-JADE算法
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R714.5;TN911.7
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目錄9-11
• 圖索引11-12
• 表索引12-13
• 1 緒論13-17
• 1.1 課題研究意義13-14
• 1.2 研究背景14-16
• 1.3 論文創(chuàng)新點(diǎn)16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)和研究?jī)?nèi)容16-17
• 2 ICA算法及其應(yīng)用17-27
• 2.1 獨(dú)立分量分析(ICA)概況17
• 2.2 ICA分離模型17-19
• 2.3 ICA的預(yù)處理過程19-21
• 2.4 ICA的目標(biāo)函數(shù)21-26
• 2.4.1 互信息最小化思想22
• 2.4.2 極大似然估計(jì)思想22-23
• 2.4.3 信息極大化思想23-25
• 2.4.4 非高斯極大化思想25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 ICA在胎兒心電提取中的應(yīng)用27-36
• 3.1 胎兒心電提取的ICA分析27-28
• 3.2 母胎心電檢測(cè)的特點(diǎn)28-30
• 3.2.1 心電信號(hào)本身的特點(diǎn)28
• 3.2.2 采集心電信號(hào)的噪聲來源分析28-29
• 3.2.3 ICA對(duì)胎兒心電的分離29-30
• 3.3 高階累積量算法30-34
• 3.3.1 SOBI算法30-32
• 3.3.2 JADE算法32-33
• 3.3.3 DC-JADE算法33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-36
• 4 實(shí)驗(yàn)與分析36-47
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和仿真環(huán)境36
• 4.2 算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)36-38
• 4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源和參數(shù)設(shè)置38-39
• 4.4 算法分離效果及性能比較39-42
• 4.4.1 SOBI算法分離效果39-40
• 4.4.2 JADE算法分離效果40-41
• 4.4.3 DC-JADE算法分離效果41-42
• 4.5 算法分離效果對(duì)比42-45
• 4.5.1 算法的MSE指標(biāo)評(píng)價(jià)42-43
• 4.5.2 算法的PI指標(biāo)評(píng)價(jià)43-45
• 4.6 本章小結(jié)45-47
• 5 總結(jié)和展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-54
• 作者簡(jiǎn)介54-55
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文55

【參考文獻(xiàn)】

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